Definition
GEO (Generative Engine Optimization)
GEO (Generative Engine Optimization) bezeichnet Maßnahmen, die darauf abzielen, in Antworten generativer KI-Systeme korrekt genannt, zitiert oder empfohlen zu werden. GEO beschreibt damit die Optimierung für Antwortsysteme, nicht für Ergebnislisten.
Abgrenzung
GEO ist nicht identisch mit LLM Visibility. LLM Visibility beschreibt den messbaren Zustand (z. B. Erwähnung und Kontext). GEO beschreibt die Maßnahmen, die diesen Zustand beeinflussen sollen.
Nicht zu verwechseln mit:
• SEO (Optimierung für Suchergebnislisten)
• Content Marketing (breiter Begriff; GEO ist auf Antwortsysteme fokussiert)
• Prompting (Nutzer-Eingaben; kein Optimierungsprogramm für Markeninhalte)
Messkriterien
GEO wird in der Praxis über Ergebnisindikatoren gemessen, typischerweise entlang der folgenden Kriterien:
- Erwähnung: erscheint die Marke ja/nein (und wie häufig)?
- Rolle: Empfehlung, Alternative oder Quelle/Zitat?
- Kontext: Use Case, Zielgruppe, Argumente, Einschränkungen.
- Konsistenz: Stabilität über verschiedene Fragen und Systeme hinweg.
Vertiefung
Den übergeordneten Rahmen (Definition, Datenquellen, Messlogik und Optimierungshebel) findest du auf der Pillar Page zu LLM Visibility.
Was bedeutet GEO in einem Satz?
GEO (Generative Engine Optimization) bezeichnet Maßnahmen, die darauf abzielen, in generativen KI-Antworten korrekt genannt oder zitiert zu werden.
Ist GEO dasselbe wie LLM Visibility?
Nein. LLM Visibility beschreibt das Ergebnis (Sichtbarkeit in KI-Antworten). GEO beschreibt die Maßnahmen, mit denen dieses Ergebnis verbessert werden soll.
Worin unterscheidet sich GEO von SEO?
SEO optimiert Sichtbarkeit in Suchergebnislisten. GEO adressiert Sichtbarkeit in generierten Antworten, in denen Anbieter direkt genannt oder als Quellen genutzt werden.
Wie lässt sich GEO messen?
GEO wird indirekt über Ergebnisse gemessen, zum Beispiel über Erwähnung, Rolle, Kontext und Konsistenz in KI-Antworten (LLM Visibility).